手工艺品外贸公司网站建设方案,北京建设工程联合验收网站,天津市住房和城乡建设厅官网,太原网站建设最好Spark MLlib 模型训练决策树随机森林GBDTSpark MLlib 开发框架下 :
监督学习 : 回归 (Regression) , 分类 (Classification) , 协同过滤 (Collaborative Filtering)非监督学习 : 聚类 (Clustering) 、频繁项集 (Frequency Patterns) 例子分类 : 算法分类 :
算法分类算法子分类…
Spark MLlib 模型训练决策树随机森林GBDTSpark MLlib 开发框架下 :
监督学习 : 回归 (Regression) , 分类 (Classification) , 协同过滤 (Collaborative Filtering)非监督学习 : 聚类 (Clustering) 、频繁项集 (Frequency Patterns) 例子分类 : 算法分类 :
算法分类算法子分类算法原理场景监督学习回归 , 分类决策树遍历每个特征, 构建决策树解决分类, 回归选所有数字字段GBDT每个树训练 , 都基于前树的拟合样本残差 , 使预测值逼近真实值特征选择随机森林通过多树的随机选取训练样本与特征,归一化ALS用户, 物品推荐非监督学习聚类K-means频繁项集FPGrowth
决策树
决策树 (Decision Trees) : 根据样本特征向量而构建的树形结构
决策树组成 : 由节点 (Nodes) 与有向边 (Vertexes)节点分类 : 内部节点 : 样本特征叶子节点 : 分类
决策树示意图 : 随机森林
随机森林 (Random Forest)
树与树相互独立不存在任何依赖关系最终的预测结果以多数决策树为结果 GBDT
GBDT : 用多棵决策树来拟合数据样本但树与树之间是有依赖关系的每棵树的构建都基于前棵树的训练结果
GBDT示意图 : 拟合残差 :
样本残差: 预测值与真实值 (Ground Truth) 之间的差值
